payamvha/North_RAG huggingface dataset:
توضیح دهنده یا رگرسورها گفته می‌شود. اصطلاحات متغیر برونزا و متغیر درونزا نیز به ترتیب برای formula_2ها و Y به کار می‌رود زیرا فرض بر این است که مقادیر formula_2ها خارج از مدل مفروض تعیین شده و در نتیجه برونزا هستند در حالی که مقادیر Y در داخل مدل و بر اساس قانونمندی تعیین می‌شود و به همین دلیل درونزا خواهدبود. فروض کلاسیک. با بررسی مدل‌های رگرسیون به سهولت مشاهده می‌شود که هر گونه پیشرفت در تحلیل‌های رگرسیونی متوقف به شناخت بیشتر از جمله اخلال مدل است. در واقع در یک مدل رگرسیون، جمله اخلال با اینکه نقش
واقع در یک مدل رگرسیون، جمله اخلال با اینکه نقش مهمی ایفا می‌کند اما بنا به تعریف ناشناخته است. هر گاه کوشش کنیم اجزایی از جمله اخلال را بشناسیم و آن‌ها را اندازه‌گیری کنیم این اجزای شناخته شده در قسمت معین مدل قرار می‌گیرد و مجموعه عوامل مجهولی که باقی می‌مانند جمله اخلال را تشکیل می‌دهند؛ بنابراین جمله اخلال هیچگاه قابل مشاهده و اندازه‌گیری نیست. در نتیجه تنها راه خروج از این تنگنای نظری این است که یک سری فرضهای منطقی در مورد جمله اخلال (formula_10) مطرح کنیم تا بر آن اساس بتوان به تحلیل‌های رگرسیونی
کنیم تا بر آن اساس بتوان به تحلیل‌های رگرسیونی ادامه داد. این فرضها با یک فرض در مورد متغیرهای برونزا با عنوان فرضهای کلاسیک مدل‌های رگرسیون مطرح می‌شود. مهم‌ترین نکته در مورد formula_10 تصادفی بودن آن است. با توجه به تعریفی که از formula_10 ارائه شد، بدیهی است که این فرض قابل قبول است و خلاف آن را نمی‌توان تصور نمود. formula_10 یک متغیر تصادفی است و مثل همه متغیرهای تصادفی دارای یک تابع توزیع احتمال و در نتیجه میانگین و واریانس (و بقیه گشتاورها) است. سؤال مهمی که می‌توان مطرح کرد این است که خصوصیات آماری
مهمی که می‌توان مطرح کرد این است که خصوصیات آماری و شکل تابع توزیع احتمال متغیر تصادفی formula_10 چیست؟ پاسخ به این سؤال فروض کلاسیک نامیده می‌شود. فروض کلاسیک عبارتند از: اولین فرض این است که میانگین یا امید ریاضی جمله اخلال صفر است. formula_15 این فرض در واقع به این معنی است که به ازای هر مقدار معین از متغیرهای توضیح دهنده، میانگین تمام مقادیر ممکن formula_10 برابر صفر است. ظهور مقادیر مختلف formula_10 به اعتبار فرض آزمایش‌های فرضی تکراری به ازای مقادیر معین و ثابت متغیرهای توضیح دهنده است. مفهوم کلی این
و ثابت متغیرهای توضیح دهنده است. مفهوم کلی این فرض این است که مدل خطای سیستماتیک ندارد. دومین فرض ثابت بودن واریانس جمله اخلال به ازای مقادیر مختلف متغیرهای مستقل است. formula_18 هرگاه واریانس جمله اخلال ثابت باشد، می‌گوییم مدل واریانس همسان و در غیر این صورت واریانس ناهمسان است. سومین فرض این است که formula_19 و formula_20 به ازای تمامی مقادیر formula_21 از یکدیگر مستقلند؛ یعنی کوواریانس آن‌ها صفر است. formula_22 به عبارت دیگر هر گاه دو مقدار متفاوت برای متغیرهای مستقل را در نظر بگیریم، فرض بر این است که
مستقل را در نظر بگیریم، فرض بر این است که جمله‌های اخلال متناظر با آن‌ها از یکدیگر مستقلند. در چنین حالتی می‌گوییم که جمله‌های اخلال خود همبستگی ندارند. چهارمین فرض این است که تابع توزیع جمله اخلال را نرمال بدانیم؛ بنابراین با توجه به فرضهای اول و دوم و سوم می‌توان گفت که formula_10 دارای توزیع مستقل نرمال با میانگین صفر و واریانس ثابت formula_24 است. formula_25 پنجمین و آخرین فرض از فرضهای کلاسیک این است که متغیرهای توضیح دهنده غیرتصادفی هستند. این فرض بیشتر برای سهولت در استنتاج قضایا و نیز رسیدن به
بیشتر برای سهولت در استنتاج قضایا و نیز رسیدن به نتایج جالبتر در تخمین پارامترهاست. بدیهی است که می‌توان این فرض را نقض کرد و متغیر توضیح دهنده را به صورت یک متغیر تصادفی در نظر گرفت. به هر حال فرض غیرتصادفی بودن متغیرهای توضیح دهنده بدین معناست که formula_26ها از متغیر تصادفی formula_10 مستقل هستند. برآورد ضرایب. یکی از مباحث اصلی تحلیل‌های رگرسیونی، تخمین پارامترهای مدل است. اگر تابع رگرسیون جامعه را با formula_28 و برآوردهای formula_29ها و formula_30 را به ترتیب با formula_31 و formula_32 نشان دهیم، مدل
ترتیب با formula_31 و formula_32 نشان دهیم، مدل رگرسیون نمونه عبارت خواهد بود از: formula_33 یا: formula_34 اختلاف بین مشاهده (formula_35) و تخمین (formula_36) را اصطلاحاً پسماند گفته و با formula_37 نشان می‌دهیم. formula_31ها قابل تخمین هستند و در نتیجه می‌توان مدل رگرسیون نمونه را برآورد کرد اما پارامترهای واقعی جامعه هیچگاه قابل مشاهده و اندازه‌گیری نیستند زیرا formula_10 اساساً قابل مشاهده نیست. برای برآورد مدل‌های رگرسیون، بسته به نوع مدل روش‌های متفاوتی وجود دارد. روش حداقل مربعات معمولی. برای
متفاوتی وجود دارد. روش حداقل مربعات معمولی. برای مدل‌های رگرسیون خطی، روش حداقل مربعات معمولی ساده‌ترین و مرسوم‌ترین روش است. طرح اولیه این روش را که معمولاً با OLS نشان داده می‌شود کارل فریدریش گوس ریاضی‌دان معروف آلمانی در قرن هجدهم مطرح کرده است. زیربنای فکری روش حداقل مربعات معمولی این است که ضرایب مدل مقادیری اختیار کنند که مدل رگرسیون نمونه بیشترین نزدیکی را به مشاهدات formula_40 داشته باشد. به عبارت دیگر کمترین انحراف را از مشاهدات فوق نشان دهد. اگر مدل رگرسیون خطی formula_41 را با خط formula_42
مدل رگرسیون خطی formula_41 را با خط formula_42 تخمین بزنیم، این خط باید کمترین فاصله را با مشاهدات ما داشته باشد. معیار روش حداقل مربعات معمولی این است که ضرایب را باید چنان تخمین زد که مجموع مربعات پسماندها یعنی formula_43 به حداقل برسد. روش OLS برای برآورد ضرایب نیاز به هیچ شرطی روی جمله اخلال ندارد اما برای آنکه ضرایب برآورد شده نااریب (بدون تورش) باشند و استنتاج آماری (مثلاً تستهای معناداری) روی آن‌ها امکان‌پذیر باشد، برقرار بودن فروض کلاسیک الزامی است. نقض فروض کلاسیک. اگر آزمونهای آماری بعد از انجام
نقض فروض کلاسیک. اگر آزمونهای آماری بعد از انجام OLS، بر نقض یکی از فروض کلاسیک صحه بگذارند، دیگر مجاز به استفاده از روش OLS برای برآورد مقادیر آن مدل نیستیم. در این صورت یا باید مدل را تغییر دهیم یا روش برآورد را. به‌طور سنتی در داده‌های مقطعی انتظار واربانس ناهمسانی و در داده‌های زمانی انتظار خودهمبستگی را داریم. روش حداقل مربعات تعمیم یافته. در صورت مشاهده خودهمبستگی یا واریانس ناهمسانی، می‌توان از روش حداقل مربعات تعمیم یافته (GLS) برای برآورد ضرایب استفاده کرد. البته استفاده از این روش نیازمند حدسهایی
کرد. البته استفاده از این روش نیازمند حدسهایی دربارهٔ ماتریس واریانس-کوواریانس جملات اخلال است که استفاده از ماتریس واریانس-کوواریانس پسماندهای مدل OLS برآورد شده به عنوان نقطه شروع و استفاده از روش‌های تکرارشونده (Iterative) می‌تواند در این زمینه راهگشا باشد. متغیر ابزاری. در صورتی که حدس بزنیم به دلایلی (مثل وجود متغیر حذف شده) بین جمله اخلال و یکی از متغیرهای توضیح دهنده همبستگی وجود دارد، باید به جای آن متغیر توضیح دهنده از یک متغیر ابزاری استفاده کنیم یعنی متغیری که با آن متغیر توضیح دهنده همبستگی
یعنی متغیری که با آن متغیر توضیح دهنده همبستگی بالایی دارد اما نسبت به جمله اخلال مستقل است. به عنوان مثال فرض کنید Y به درستی توسط متغیرهای S و Z با تابعی مثل تابع زیر توضیح داده می‌شود و بین S و Z همبستگی وجود دارد. formula_44 اما ما مدلی که ما می‌سازیم به صورت: formula_45 است. واضح است که جملات اخلال مدل پایینی (formula_46) دربردارنده S نیز هستند و چون S با Z همبستگی دارد پس formula_47 هم با Z همبستگی خواهد داشت و این باعث خواهد شد که برآورد ضریب b با روش OLS اریب و ناسازگار باشد. پس باید به جای Z از یک
OLS اریب و ناسازگار باشد. پس باید به جای Z از یک متغیر ابزاری مثل W استفاده کنیم که با Z همبستگی بالایی دارد اما با جمله اخلال (formula_47) هیچ همبستگی ندارد. به عنوان یک راه حل در صورتی که داده‌های S را در اختیار داشته باشیم، می‌توان Z را بر S رگرس کرد و از formula_49 (مقادیر برازش شده Z) به عنوان ابزار استفاده کرد. متغیر ابزاری ایده‌آل یک آزمایش طبیعی است که تخصیص‌های تصادفی ایجاد می‌کند. به عنوان مثال اگر بخواهیم تأثیر حضور در جنگ را بر درآمد آینده فرد محاسبه کنیم، با رگرس کردن درآمد بر متغیر مجازی حضور
کنیم، با رگرس کردن درآمد بر متغیر مجازی حضور یا عدم حضور در جنگ نتیجه نا اریبی حاصل نخواهد شد چرا که ممکن است عوامل نادیده‌ای بر انتخاب فرد برای حضور در جنگ تأثیر داشته باشند که بر درآمد او هم مؤثر باشند؛ مثلاً ممکن است افراد با تحصیلات کمتر حضور در جنگ را انتخاب کنند. اما اگر افرادی که باید در جنگ حاضر شوند توسط یک قرعه کشی مشخص شوند (مانند آنچه در آمریکا زمان جنگ ویتنام اتفاق افتاد) یک آزمایش طبیعی اتفاق افتاده که حضور یا عدم حضور در جنگ را به صورت تصادفی معین می‌کند. در این حالت دیگر بین حضور در جنگ و
معین می‌کند. در این حالت دیگر بین حضور در جنگ و توانایی‌ها و مشخصات نادیده گرفته شدهٔ فرد همبستگی وجود ندارد و انجام رگرسیون درآمد روی متغیر مجازی حضور در جنگ نتایج نااریب ایجاد خواهدکرد. روش حداکثرسازی درستنمایی. روش حداکثرسازی درستنمایی (MLE) نیز برای برآورد ضرایب اکثر مدل‌های رگرسیون قابل استفاده است ولی قبل از استفاده از آن، باید یک توزیع احتمال برای جملات اخلال فرض کرد. پس از آن با استفاده از تابع توزیع جملات اخلال، تابع درستنمایی یا تابع لگاریتم درستنمایی را تشکیل داده، و ضرایب را طوری برآورد می‌کنیم
را تشکیل داده، و ضرایب را طوری برآورد می‌کنیم که با توجه به داده‌های نمونه، این تابع حداکثر شود. به عنوان مثال در مورد مدل‌های رگرسیون خطی، مستقل و نرمال فرض کردن توزیع جملات اخلال و سپس استفاده از روش حداکثر درستنمایی، ضرایبی عیناً مانند ضرایب روش OLS بدست می‌دهد. به عنوان مثالی دیگر، در رگرسیون لوجیت (Logit) فرض می‌شود که جملات اخلال دارای توزیع مستقل و یکسان Extreme Value هستند و سپس ضرایب با روش حداکثر درستنمایی برآورد می‌شوند. روش‌های برآورد معادلات هم‌زمان. از روش‌های مهم برآورد معادلات هم‌زمان
هم‌زمان. از روش‌های مهم برآورد معادلات هم‌زمان می‌توان روش گشتاورها (Method of Moments)، روش گشتاورهای تعمیم یافته (Generalized Method of Moments-GMM)، روش بیزین (Bayesian methods)، روش حداقل مربعات معمولی دو مرحله‌ای (Two Stage Least Squares-2SLS)، و روش حداقل مربعات معمولی سه مرحله‌ای (Three Stage Least Squares-3SLS)، روش حداکثر درستنمایی اطلاعات کامل (FIML) و روش حداکثر درستنمایی اطلاعات محدود (LIML) را نام برد. دسته‌بندی مدل‌های اقتصادسنجی. گاهی تنها یک متغیر را در مدل وجود دارد و سعی می‌کنیم مقدار آن
متغیر را در مدل وجود دارد و سعی می‌کنیم مقدار آن متغیر در زمان t را به وسیله مقادیر محقق شده همان متغیر در دوره‌های گذشته یا شوکهای (جملات خطای) گذشته مدل کنیم. به چنین معادلاتی تک متغیره (Univariate) گفته می‌شود. این مدل‌ها هیچ محتوای نظری ندارند و عموماً برای پیش‌بینی مورد استفاده قرار می‌گیرند. اگر تنها از مقادیر گذشته متغیر استفاده کنیم، مدل خودبرگشت (Auto Regressive) نامیده می‌شود. اگر تنها از مقادیر شوکهای گذشته‌استفاده کنیم مدل میانگین متحرک (Moving Average) نامیده می‌شود. اگر از هر دو در مدل
Average) نامیده می‌شود. اگر از هر دو در مدل استفاده شود، آن مدل را ARMA می‌نامیم. اگر برای توضیح یک متغیر از متغیرهای دیگر نیز استفاده شود، آن معادله چندمتغیره نامیده می‌شود. این مدل‌ها علاوه بر پیش‌بینی، برای تحلیل‌های ساختاری هم مناسب هستند. تحلیل‌های اقتصادسنجی گاهی بر اساس تعداد همبستگی‌های مدل شده (تعداد معادلات موجود در مدل) دسته‌بندی می‌شوند. متدهای تک‌معادله‌ای (Single equation methods)، یک متغیر (متغیر وابسته) را به عنوان تابعی از یک یا چند متغیر توضیح دهنده (متغیر مستقل) مدل می‌کند. در خیلی
توضیح دهنده (متغیر مستقل) مدل می‌کند. در خیلی زمینه‌های اقتصادسنجی چنین تک معادله‌ای ممکن است اثر مورد نظر را نپوشاند، یا ممکن است تخمین‌هایی با خصیصه‌های آماری ضعیف تولید کند. روش‌های معادلات همزمان (Simultaneous equation methods) برای از بین بردن چنین کمبودهایی ایجاد شده‌اند. معادلات هم‌زمان اولین بار توسط هاولمو (Haavelmo) در سال ۱۹۴۳ پیشنهاد شدند. همبستگی و علیت در اقتصادسنجی. در ساختن و تحلیل مدل‌های اقتصادسنجی باید همواره توجه کرد که معناداری آماری بین دو متغیر لزوماً تضمین نمی‌کند که یک رابطهٔ
بین دو متغیر لزوماً تضمین نمی‌کند که یک رابطهٔ اقتصادی مفید و بامعنی بین دو متغیر پیدا شده است. معنی‌داری آماری برای معنی داری اقتصادی نه لازم و نه کافی است. اگر هیچ تئوری نتوان یافت یا ساخت که این رابطه را پشتیبانی کند، این مدل حاوی هیچ اطلاعات حقیقی نخواهد بود. به چنین همبستگی‌هایی، همبستگی موهومی یا بی‌معنا گفته می‌شود. همبستگی موهومی بین دو متغیر معمولاً در مورد متغیرهای سری زمانی انبوهشی(aggregate) امر رایجی است. یک آماردان به نام آندی یول در مقاله‌ای در سال ۱۹۲۶ و با استفاده از داده‌های سال‌های ۱۸۶۶
در سال ۱۹۲۶ و با استفاده از داده‌های سال‌های ۱۸۶۶ تا ۱۹۱۱ نشان داد که بین نرخ مرگ و میر در انگلستان و ولز، با نسبت ازدواجهای منعقد شده در کلیسای انگلیس یک همبستگی ۹۵٪ وجود دارد. با این حال هیچ سیاستمداری پیشنهاد نکرد که کلیسای انگلیس تعطیل شود تا مردم این کشور عمر جاویدان بیابند. به عنوان مثالی دیگری، هندری یک رابطه بسیار قوی ولی غیرخطی بین نرخ تورم و مجموع بارش سالانه در انگلستان یافت. بسیار عالی می‌شد اگر مردم بریتانیا می‌توانستند نرخ تورم خود را کاهش دهند و به عنوان جایزه، از اثر جانبی هوای بهتر هم
دهند و به عنوان جایزه، از اثر جانبی هوای بهتر هم بهره‌مند شوند. در ضمن ممکن است علیت بین دو متغیر، معکوس تشخیص داده شود؛ یعنی در حالی که در واقعیت متغیر الف علت پدیده ب است، در ساخت مدل ما به اشتباه از متغیر الف به عنوان متغیر وابسته و از ب به عنوان متغیر توضیح دهنده استفاده کنیم. از لحاظ آماری هیچ آزمونی وجود ندارد که بتواند جهت واقعی علیت را به ما بشناساند با این حال کلایو گرانجر تکنیکی، که به آزمون علیت گرانجر معروف شده است، ابداع کرد که ادعا می‌کند می‌تواند چیزهایی دربارهٔ رابطه علی بین دو متغیر فاش
چیزهایی دربارهٔ رابطه علی بین دو متغیر فاش کند. نقد لوکاس. نقد لوکاس، توسط رابرت لوکاس در سال ۱۹۷۶ مطرح شد. در آن زمان ساختن و برآورد مدل‌های معادلات هم‌زمان بسیار بزرگ و استفاده از نتایج آن‌ها برای سیاستگذاری بسیار باب شده‌بود. نقد لوکاس بیان می‌کند ساده‌لوحانه است که تصور کنیم می‌توانیم تأثیرات یک تغییر سیاست اقتصادی را کاملاً بر مبنای روابط منعکس شده در داده‌های گذشته پیش‌بینی کنیم. به عبارت دیگر، پارامترهای برآوردشده یک مدل حتی در صورتی که از لحاظ آماری کاملاً معتبر باشند، در اثر سیاست (قواعد بازی)
کاملاً معتبر باشند، در اثر سیاست (قواعد بازی) جدید می‌توانند تغییر کنند؛ بنابراین نتیجه‌گیری‌های سیاستی بر مبنای این مدل‌ها به صورت بالقوه گمراه‌کننده است. این نقد، استفاده گسترده از مدل‌های اقتصادسنجی که فاقد پایه‌های تئوریک اقتصادی دینامیک بودند زیر سؤال برد. به عنوان یک مثال اقتصادی، رابطه منفی بین بیکاری و تورم که به منحنی فیلیپس معروف است در صورتی که حاکمان یک کشور قصد بهره‌گیری زیاد از آن را داشته‌باشند فرو می‌ریزد زیرا افزایش دادن مداوم تورم به امید اینکه بیکاری را برای همیشه پایین نگه دارند بالاخره
بیکاری را برای همیشه پایین نگه دارند بالاخره باعث خواهدشد تورم انتظاری بنگاه‌ها افزایش یابد و تصمیمات استخدامی آن‌ها تغییر یابد. پس اینکه تحت سیاست‌های پولی اوایل قرن بیستم تورم بالا با بیکاری کم مرتبط بوده است بدین معنا نیست که انتظار داشته‌باشیم تحت همه رژیمهای متفاوت سیاست پولی نیز تورم بالا به بیکاری کم منجر شود. نقد لوکاس پیشنهاد می‌دهد که اگر قصد پیش‌بینی درست اثرات یک سیاستگذاری را داریم، باید «پارامترهای عمیق» یعنی پارامترهای مرتبط با ترجیحات افراد، تکنولوژی بنگاه‌ها و قیود منابع را مدل کنیم. این
تکنولوژی بنگاه‌ها و قیود منابع را مدل کنیم. این دیدگاه باعث رونق اقتصاد کلان با پایهٔ خرد شد. مدل خودبرگشت برداری. ظهور مدل اقتصادسنجی خودبرگشت برداری (VAR) در دهه ۱۹۸۰ پاسخ مستقیمی به نقد لوکاس بودند. در مدل VAR، متغیرها به صورت یک ترکیب خطی از مقادیر گذشته خودشان و مقادیر گذشته تمامی متغیرهای دیگر مدل توضیح داده می‌شوند بنابراین ساختار یک مدل VAR به جای ملاحظات نظری، بر دینامیک داده‌های مورد بررسی در مدل مبتنی است. کتابهایی برای یادگیری اقتصادسنجی. برای یادگیری اقتصادسنجی، قبل از هر چیز تسلط به آمار به
یادگیری اقتصادسنجی، قبل از هر چیز تسلط به آمار به ویژه آمار استنتاجی (Inferential Statistics) ضروری است. علاوه بر آن، آشنایی با مبانی جبر ماتریسی و بهینه‌سازی نیز از ملزومات یادگیری اقتصادسنجی هستند. از کتاب‌های آموزشی اقتصادسنجی که در اکثر دانشگاه‌های دنیا تدریس می‌شوند می‌توان کتاب‌های زیر را نام برد: از کتاب‌های آموزشی اقتصادسنجی به زبان فارسی دارای مفاهیم جدید می‌توان به عناوین ذیل اشاره کرد: برای اقتصادسنجی سری زمانی، کتاب «اقتصادسنجی کاربردی سری زمانی» نوشتهٔ والتر اندرز را می‌توان ذکر کرد. این کتاب
نوشتهٔ والتر اندرز را می‌توان ذکر کرد. این کتاب توسط مهدی شاهدانی و سعید شوال‌پور به فارسی ترجمه شده است. برای یادگیری روش‌های اقتصادسنجی خرد، کتاب روش‌های انتخاب گسسته با شبیه‌سازی (Discrete Choice methods with simulation) نوشتهٔ کِنِت تِرِین و کتاب تحلیل داده خرد (Analysis of Microdata) نوشتهٔ وینکلمن و بوئِس از مراجع اصلی هستند. بادی بالتاجی و آریس اسپانوس از دیگر مؤلفان مطرح در زمینه‌های مختلف اقتصادسنجی هستند. کتاب «اقتصادسنجی بی‌خطر» نوشتهٔ انگریست و پیشکه نیز می‌تواند راهنمای جیبی یک محقق تجربی
و پیشکه نیز می‌تواند راهنمای جیبی یک محقق تجربی دربارهٔ ضروریات اقتصادسنجی یک تحقیق باشد. به نظر مؤلفان این کتاب برخی از روش‌های اقتصادسنجی پیشرفته، عجیب و غریب و به نحوی غیرضروری پیچیده بوده و حتی «خطرناک» اند. افزون بر این، روش‌های اساسی اقتصادسنجی کاربردی عمدتاً بدون تغییر مانده‌اند. کتاب سعی دارد که جنبه کاربردی‌تر و، به زعم خودشان، کم‌خطرتر اقتصادسنجی را بازنمایی کند. کتاب کاربرد ایویوز در اقتصادسنجی (نسخۀ ۸) تألیف دکتر علیرضا مرادی از انتشارات جهاد دانشگاهی تهران راهنمای مناسبی برای آموزش کاربردی
دانشگاهی تهران راهنمای مناسبی برای آموزش کاربردی ایویوز و الگوهای متنوع تخمین و شبیه‌سازی است. در این کتاب به الگوهای مارکف سوئیچینگ رژیم اشاره شده است. نرم‌افزارهای اقتصادسنجی. از آنجا که تحلیل‌های اقتصادسنجی به ویژه برآورد ضرایب و استنتاج آماری نیاز به محاسبات بسیار سنگین دارند، و همچنین برای ترسیم نمودارهای گرافیکی، استفاده از نرم‌افزارهای اقتصادسنجی در کارهای تجربی ناگزیر می‌نماید. همچنین از بعضی امکانات این نرم‌افزارها مثل شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای پیشبرد نظری اقتصادسنجی استفاده می‌شود. عموم
برای پیشبرد نظری اقتصادسنجی استفاده می‌شود. عموم نرم‌افزارهای آماری در اقتصادسنجی به کار می‌روند. در دانشگاه‌های ایران بیشتر نرم‌افزارهای ایویوز (EViews) و استتا (Stata) توسط دانشجویان و استادان اقتصادسنجی مورد استفاده قرار می‌گیرند. ایویوز نرم‌افزاری است که در سال ۱۹۹۴ جایگزین نرم‌افزار مایکرو تی اس پی (MicroTSP) شد که از سالیان دور مورد استفاده دانشجویان اقتصاد قرار داشت. نقطه قوت ایویوز داشتن امکاناتی است که به خصوص در پروژه‌های سری زمانی به محقق اجازه می‌دهند به سرعت مدل‌های مورد نیاز خود را برآورد و
می‌دهند به سرعت مدل‌های مورد نیاز خود را برآورد و از جنبه‌های مختلف آزمون کند. همچنین منوهای این نرم‌افزار دسترسی به امکانات مختلف را به آسانی در اختیار کاربر قرار می‌دهد و نیاز چندانی به استفاده از خط فرمان نیست. استتا نرم‌افزاری است که قدرت و سرعت فوق‌العاده‌ای در کار با داده‌های بسیار حجیم (مثل داده‌های بودجه خانوار) دارد. همچنین امکانات برنامه‌نویسی فراوان و کدهای از پیش نوشته شده و منتشر شده در وب توسط کاربران این نرم‌افزار، آن را به یکی از نرم‌افزارهای اصلی بین اقتصادسنجی‌کاران تبدیل کرده است. کار
اصلی بین اقتصادسنجی‌کاران تبدیل کرده است. کار کردن با این نرم‌افزار بیشتر به نوشتن دستورها در خط فرمان متکی است تا استفاده از منوها. دو نرم‌افزار ذکر شده تجاری هستند اما در سال‌های اخیر استفاده از نرم‌افزار متن باز و رایگان آر (R) نیز برای انجام پروژه‌های اقتصادسنجی باب شده است. همچنین بستۀ نرم‌افزاری مایکروفیت (Microfit) با همکاری محمدهاشم پسران اقتصاددان ایرانی توسط انتشارات دانشگاه آکسفورد عرضه شده است که برای اقتصادسنجی سری زمانی مناسب است. اقتصادسنجی‌دانان مطرح. افراد زیر جایزه نوبل در علوم اقتصادی را
مطرح. افراد زیر جایزه نوبل در علوم اقتصادی را به دلیل دستاوردهای قابل توجه در زمینه اقتصادسنجی دریافت کرده‌اند:
دِوِن باستیک (؛ زادهٔ ۱۳ نوامبر ۱۹۹۱) بازیگر کانادایی است که در فیلم "ستایش" به کارگردانی آتوم اگویان نقش اصلی را به عهده داشت و همچنین در سریال "۱۰۰" به ایفای نقش پرداخته است. زندگی‌نامه. مادر دِوِن، استفانی گورین یک بازیگردان و پدرش جو باستیک یک بازیگر و دست‌اندرکار سینما است. او بازیگری را از سن ۵ سالگی آغاز کرد و هم‌اکنون هنرآموز "مدرسه هنر اِتوبیکو" در تورنتو است. دِوِن باستیک از سال ۱۹۹۸ در فیلم‌ها و سریال‌های تلویزیونی زیادی بازی کرده است.
موزه صلح تهران یکی از موزه‌های عضو شبکه بین‌المللی موزه‌های صلح واقع در شهر تهران است. هدف اصلی این موزه‌ها ترویج فرهنگ صلح از طریق نشان دادن پیامدهای ناگوار جنگ و خشونت و آثار زیانبار آن بر انسان‌ها و محیط زیست می‌باشد. موزه‌های صلح بیشتر از آن‌که مکانی برای تماشای اشیاء تاریخی باشند، محلی برای گفتگو، برنامه‌های آموزشی و پژوهشی و فرهنگ‌سازی می‌باشند. موزه صلح تهران در پارک شهر و در مرکز شهر تهران قرار دارد و بنیان‌گذاران آن اعضای انجمن حمایت از قربانیان سلاح‌های شیمیایی هستند. اعضای این موزه اغلب داوطلبانی
شیمیایی هستند. اعضای این موزه اغلب داوطلبانی هستند که به‌صورت افتخاری با موزه همکاری می‌کنند و تعدادی از آنان خود قربانیان سلاح‌های شیمیایی هستند که به عنوان راهنماهای موزه به فعالیت مشغول هستند. اگرچه موضوع کاربرد سلاح‌های شیمیایی در جنگ عراق علیه ایران و پیامدهای آن در این موزه به‌صورت برجسته‌تری مورد توجه قرار گرفت اما موضوعات دیگری همچون بمباران اتمی هیروشیما و ناگازاکی در ژاپن، جنگ‌های جهانی اول و دوم، کاربرد سلاح‌های ممنوعه در جنگ‌ها (بمب‌های خوشه‌ای - مین و سلاح‌های حاوی اورانیم) و آثار و عوارض هر
- مین و سلاح‌های حاوی اورانیم) و آثار و عوارض هر کدام از این سلاح‌ها در بخش‌های دیگر موزه نشان داده شده است. بخش‌های این موزه عبارتند از: موزه صلح ابتدا در سال ۱۳۸۶ در پارک شهر راه‌اندازی گردید و پس از مدتی ساختمان آن بازسازی شد. ساختمان جدید این موزه با حضور میهمان‌هایی از کشورهای مختلف از جمله رئیس موزه صلح هیروشیما در روز هشتم تیرماه ۱۳۹۰، هم‌زمان با روز ملی مبارزه با سلاح‌های شیمیایی افتتاح گردید. همایش‌های گوناگونی نیز در این موزه برگزار می‌شود، از جمله همایش بنیاد بین‌المللی مدارس صلح و دوستی (لایف
همایش بنیاد بین‌المللی مدارس صلح و دوستی (لایف لینک) که در سال ۱۳۸۷ خورشیدی با حضور رئیس این بنیاد دکتر «هانس لواندر»، مسئول پروژه‌های لایف لینک در ایران و تعدادی از دانش‌آموزان ایرانی عضو لایف لینک در موزه صلح تهران برگزار شد. موزه صلح تهران برگزارکننده مراسم روز جهانی صلح در تهران است. در سال ۱۳۸۷ این مراسم با حضور تعداد زیادی از صلح‌جویان و قربانیان جنگ در پارک شهر تهران برگزار شد. در روز ۲۹ آوریل ۲۰۱۲ - دهم اردیبهشت نود و یک - مراسم روز جهانی بزرگداشت قربانیان سلاح‌های شیمیایی با قرائت پیام دبیرکل
قربانیان سلاح‌های شیمیایی با قرائت پیام دبیرکل سازمان ملل و با حضور نمایندگان سازمان‌های بین‌المللی، قربانیان سلاح‌های شیمیایی و اعضای سازمان‌های مردم‌نهاد در موزه صلح تهران برگزار گردید. نشانی. خیابان وحدت اسلامی، خیابان شهید فیاض‌بخش، درب شمالی پارک شهر، موزه صلح تهران
مفهوم دوهمبندی در گراف‌های بدون جهت مفهوم همبندی ساده را گسترش می‌دهد. یک گراف ساده را همبند می‌گوییم در صورتی که بین هر دو رأس آن مسیری وجود داشته باشد. یک گراف دوهمبند(گراف دوهمبند راسی) ساده گرافی است که بین هر دو راس آن دو مسیر مجزا راسی وجود داشته باشد. حال ما در پی آن هستیم که در یک گراف ساده مؤلفه‌های دوهمبند آن را پیدا کنیم. برای این کار از قضیه زیر که به قضیه ویتنی معروف است استفاده می‌کنیم. قضیه ویتنی. یک گراف K-همبند است اگر و تنها اگر برای ناهمبند کردن آن لازم باشد حداقل K راس از رئوس آن را حذف
کردن آن لازم باشد حداقل K راس از رئوس آن را حذف کنیم. مطلبی که به‌طور مستقیم از قضیه بالا به دست می‌آید این است که یک گراف دوهمبند نیست اگر و تنها اگر یک راس در آن یافت شود که حذف آن موجب ناهمبند شدن گراف شود. چنین راسی را راس برشی می‌نامند. حال با توجه به رئوس برشی سعی می‌کنیم تعریفی از مؤلفه‌های دوهمبند گراف ارائه دهیم. تعریف. مولفه دو همبند یک گراف یک مجموعه ماکسیمال از یالهای گراف است که زیر گراف تولید شده توسط آن‌ها دوهمبند باشد. همان‌طور که از تعریف بالا بر می‌آید مؤلفه‌های دوهمبند به صورت مجموعه‌ای
بر می‌آید مؤلفه‌های دوهمبند به صورت مجموعه‌ای از یال‌ها تعریف می‌شود و در نتیجه یک رأس می‌تواند در بیش از یک مؤلفه دو همبند قرار داشته باشد. پس ما به دنبال یک افراز از یال‌ها هستیم. برای این کار از دو لم زیر کمک می‌گیریم: لم ۱. یال‌های e و f به یک مؤلفهٔ دو همبند تعلق دارند اگر و تنها اگر یک دور وجود داشته باشد که شامل هر دوی آن‌ها باشد. البته یک مؤلفه دو همبند می‌تواند شامل فقط یک یال باشد و لم بالا فقط مؤلفه‌های با بیش از یک یال را مد نظر دارد. لم ۲. هر یال فقط در یک مولفه دوهمبند قرار دارد. حال سعی
هر یال فقط در یک مولفه دوهمبند قرار دارد. حال سعی می‌کنیم با کمک دو لم بالا و الگوریتم جستجوی اول عمق این کار را انجام دهیم. فرض کنید که الگوریتم DFS از راس a شروع به پیمایش گراف کند و b یک راس برشی در گراف باشد و B جزئی از گراف باشد که در درخت DFS زیر درخت راس b است. ما چگونه می‌توانیم تشخیص دهیم که راس b یک راس برشی است؟ طبق تعریف، راس b در صورتی راس برشی است که هر مسیری از رئوس مجموعه B به سایر نقاط گراف از راس b بگذرد. چون مجموعه B زیر درخت راس b در درخت DFS است و در درخت DFS نیز یال عرضی وجود ندارد در
DFS است و در درخت DFS نیز یال عرضی وجود ندارد در نتیجه تنها یالها یی که مجموعه B را به قسمتهای دیگر گراف متصل می‌کند یالهایی به پدر رئوس B است. یا به بیان دیگر راس b برشی است اگر و تنها اگر هیچ یالی از مجموعه B به پدرهای b وجود نداشته باشد. حال برای تشخیص این شرط، به ازای هر راس v یک متغیر formula_1 تعریف می‌کنیم که برابر با ارتفاع بالاترین راسی است که از یکی از رئوس زیر درخت v به آن یال وجود دارد. با توجه به این متغیر در صورتی یک راس برشی است که H آن برابر ارتفاع خود آن باشد. پس مسئله ما به این تبدیل
ارتفاع خود آن باشد. پس مسئله ما به این تبدیل می‌شود که H هر راس را محاسبه کنیم. برای این کار در صورتی که H همهٔ بچه‌های v در درخت را بدانیم formula_1 برابر خواهد بود با مینیمم H بچه‌هایش و کمترین ارتفاع پدران مجاورش. پس در نتیجه می‌توانیم با یک تغییر ساده در الگوریتم DFS ,Hهمه رئوس را بدست آوریم و به وسیله آن رئوس برشی و در نتیجه مؤلفه‌های دو همبند گراف را تعیین کنیم. تنها حالت خاصی که وجود دارد ریشه درخت است. بر خلاف رئوس دیگر، ریشه در صورتی برشی است که بیش از یک فرزند در درخت داشته باشد. پیچیدگی
که بیش از یک فرزند در درخت داشته باشد. پیچیدگی الگوریتم. چون در این الگوریتم فقط از DFS استفاده کرده‌ایم پیچیدگی الگوریتم ما از formula_3 است. تجزیه گرافهای جهت دار به مولفه‌های قویاهمبند. حال به بررسی گراف‌های جهت دار و شیوه تجزیه آن‌ها به مؤلفه‌های قویا همبند می‌پردازیم. تعریف. یک گراف جهتدار را قویا همبند می‌گوییم اگر و تنها اگر به ازای هر دو راس u و v یک مسیر جهتدار از u به v و یک مسیر جهتدار از v به u وجود داشته باشد. یک مؤلفهٔ قویا همبند یک زیر مجموعهٔ ماکسیمال از رئوس است که زیر گراف القایی آن‌ها